claudecode+minimax2.7 用了一段时间了,今天稍微给点复杂的需求,就搞不定了。就跟菜鸟一样,蒙头就干,也不管符不符合要求。难顶!折腾了半天,最后换 gpt ,10 分钟搞定,简单快速稳定出结果

我现在还没想明白该怎么宣传这个产品的核心场景。
大家也可以帮忙看看落地页设计的可是算合格:  https://noteloom.app/

产品的应用场景大概就是:
一是集成了 drawio 和 Excalidraw 统一采用类 notion 式管理,可以满足有这类功能需求的用户使用。

二是这个产品最大的价值 ai 画布,

传统对话框式和 ai 交互共创,很方便进行发散式,多分支式的这种任务,因为对话框是单线的。所以这类任务更适合流式节点式,所以就有了我这个产品。
你可以在一个画布中发散式的进行不同的工作然后再聚合去产生下一步的结果,你的每一步思考都停在页面上,随时可以回顾与从任意节点进行分支。

另外,这个 ai 画布里自带 sandbox ,所以也可以去完成更复杂的任务。

比如把即梦 ai 的 cli 安装进来,就可以让 ai 先去生成大纲,每一个章节对应一条线,每个线路上进行图片创作与视频生成。
最后再聚合所有线进行视频合成。

企业微信ipad协议实战:全面盘点与查询租户级HTTP回调列表
在基于事件驱动的自动化系统架构中,随着业务规模的扩大和功能模块的增加,系统内部署的异步数据通道往往会随之增多。为了保障底层通信的透明度与系统的可观测性,开发者必须具备实时盘点当前环境中所有生效数据推送节点的能力。本文将聚焦于运维与监控环节,详细解析如何运用企业微信协议接口获取并分析“租户级HTTP回调列表”。

为什么需要查询回调列表?

在复杂的业务中台环境中,通常会有多个微服务集群共同依赖底层的数据推送机制。通过接口定期拉取当前租户下所有的全局回调配置清单,可以帮助研发团队实现通信状态的快速核对(对账)。
例如,在系统重构或环境迁移后,运维人员需要确认新的Webhook接收地址是否已经成功写入底层的路由表,或者排查是否存在因为早期老旧业务下线而遗留的“幽灵回调”。对于深入研究架构流转或进行xposed企业微信逆向分析的研发人员而言,洞察整个数据下发网络的宏观拓扑结构,是排查事件丢失、延迟送达等疑难网络杂症的关键切入点。它能直观地展示当前系统的数据究竟在向哪些外部端点进行分发。

核心查询逻辑与代码演示

获取回调列表的核心操作通常是通过带有鉴权凭证的POST或GET请求来完成。为了保证数据环境的安全,调用此类盘点接口必须携带高权限的租户级令牌,并且可以在请求体中声明必要的分页或状态过滤参数,以避免单次拉取的数据量过大。
以下是一段基于Python编写的接口交互代码,演示了如何标准化地获取当前租户下的HTTP回调配置清单:

import requests
import json

def fetch_tenant_callback_list(api_endpoint, tenant_token):
    """
    通过接口获取当前租户下所有已注册的HTTP异步事件回调地址清单
    """
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {tenant_token}",
        "Client-Agent": "Enterprise-Ops-Monitor/1.0"
    }
    
    # 构建查询参数,设定分页大小与查询范围
    payload = {
        "query_type": "all_active",
        "page": 1,
        "page_size": 50
    }
    
    try:
        # 发起查询请求,设置常规网络超时限制
        response = requests.post(
            f"{api_endpoint}/tenant/callback/list", 
            headers=headers, 
            data=json.dumps(payload), 
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            # 校验业务状态码
            if result.get("code") == 0:
                callback_items = result.get("data", {}).get("list", [])
                print(f"系统核查完毕,当前活跃的回调配置共计: {len(callback_items)} 个")
                # 返回列表供外层业务逻辑进行比对分析
                return callback_items
            else:
                print(f"列表拉取被拒绝,接口返回信息: {result.get('msg')}")
        else:
            print(f"服务器交互异常,HTTP状态响应码: {response.status_code}")
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"执行状态查询请求时发生底层网络错误: {str(e)}")
        
    return []

状态对齐与工程监控实践

拿到回调列表数据后,在工程实践中最具价值的操作是将接口返回的线上真实状态与本地管理后台的数据库记录进行核对。
如果通过比对发现,线上正在生效的回调列表中存在本地数据库未记录的未知URL,监控系统应当立即触发高优先级的安全告警。这种情况可能意味着配置管理的疏漏,必须立刻采取干预措施并调用卸载接口予以清除,以防范潜在的内部数据越权外发风险。
定期执行状态核验与列表盘点,能够让基于企微ipad协议构建的业务流转体系更加透明、健壮,确保每一条流出的数据管道都在技术团队的绝对掌控之中。

技术依托:string_vx contact=bot555666

接上篇帖子:
https://v2ex.com/t/1195410?p=1#reply39

之前大家说都在等活动,等 App Store 版本,现在他带着限时一折活动来了.

risk-level

相对于上个版本

  1. 完全移除了 Sentry 崩溃统计,也就是没有收集任何数据
  2. 新增了 AI 清理建议, AI 帮助你生成清理规则.

价格 (App Store 版本)

~~$19,99 ~~-> $1.99

4 月 16 至 4 月 18 日

官网

https://www.cacheless.app

App Store

https://apps.apple.com/cn/app/id6759312285

三周前,因为升级 26.4 导致 MBP M2 Pro 故障(详情见 https://www.v2ex.com/t/1201077#reply23 ) 其后换了一台全新 MBP M4 Max ,
其他就还好,但是连接显示器( LG 32UN880 2022 年产)的时候,发现会随机挑 U 口,插上能不能显示跟开盲盒一样,因为太忙也没有在意,就随机换口,哪个能显示就用哪个。

本周四( 04.16 )晚上处理文档过程中,忽然显示器黑了😳 ,晃晃鼠标隐约可以看到有窗口在晃动; 重启后,随开机“当~~”可以隐约看到个🍎 的 Logo 轮廓,但其他就什么都看不到了,试了很多次,同样情况。
接受现实,“又”坏了,在保修期内,赶紧预约 Genius Bar

到场后,工程师检测确认 “显示屏坏了,没有背光,需要订货更换解决故障。”
P.S. 外接屏幕显示正常。

比较诡异的在于,工程师现场演示,外接( Dell )显示器,随便插拔任意 U 口,显示都是正常;
提到前期遇到的盲盒情况,以及新机就烧背光的故障,工程师有点怀疑是不是公司的( LG )显示器对新款 MBP 充电不友好 # 因为备用机 M1 MBA 随意插拔无任何问题

有点想不通,2022 年的显示器,也不算太久,兼容差这么多么?

偶然发现了一个 IPFS 地址,里面存储着超过 3 PB 的数据
这是什么量级?

  • 300 万 GB
  • 可存 75 万部 4K 电影
  • 247 天才能下完 (1Gbps)

这是一个非常酷的事情?

  • ✅ 去中心化存储 - 没有单点故障
  • ✅ 内容寻址 - 数据完整性有保障
  • ✅ P2P 分布式 - 全球节点共同维护
  • ✅ 永久存档 - 只要有人 seeding 就永远存在

不过我想知道

  • 哪个大神收集了这么多数据?有没有可能在论坛内。
  • 里面内容有多少是能够直接访问的?

链接

https://ipfs3.eth.limo
https://ipfs3.link2.dns.army

原 86 的店铺已经关闭支付方式了,新客肯定是买不了,剩下还有余额的、大代理依旧可以拿货。到底便宜了谁?
至少对于那些二道贩子来说,几乎没啥影响,反倒是你我这种散客,想图个便宜的只能另寻他路,排队去 bot 吧。
以下是 86 通知原文:

由于外部压力原因,聊天群关闭,卡网暂时关闭支付方式,仍有余额的用户可继续使用。
未使用的卡密正常有效激活,订单售后质保问题请联系
卡密批发条件:原卡网消费记录>1000 且日需 100+(提供用户名和邮箱进行认证) 或 日需 300+的代理可联系机器人批发

1. 核心接口概览

  • 基础 URL: https://api.stocktv.top/futures
  • 认证方式: 在请求参数中添加 key=您的API_KEY
  • 支持格式: JSON

2. 获取黄金白银期货行情

您可以通过以下两个步骤获取具体数据:

第一步:通过市场列表获取产品 ID (PID)

请求市场列表,通过名称(如 "Gold" 或 "Silver")筛选出对应的 id

  • 接口地址: https://api.stocktv.top/futures/market
  • 常用参数:

    • pageSize: 每页显示数量
    • page: 页码
  • 核心字段说明:

    • id: 产品唯一标识 (PID),对接 K 线和查询接口时必传
    • last: 最新价格
    • symbol: 期货代码(如 GC 代表黄金,SI 代表白银)

第二步:查询特定品种详情或 K 线

如果您已经知道黄金或白银的 PID(例如从列表获取),可以直接调用:

  • 查询详情: https://api.stocktv.top/futures/queryFutures?id=产品PID&key=您的KEY
  • 获取 K 线: https://api.stocktv.top/futures/kline?pid=产品PID&interval=时间周期&key=您的KEY

    • interval 可选值:PT1M (1分钟), PT1H (1小时), P1D (1天) 等

3. Java 代码对接示例

作为资深后端,推荐使用 OkHttp 配合 Fastjson/Jackson 进行解析:

import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.Response;

public class FuturesApiService {
    private static final String API_KEY = "您的API_KEY"; // 联系 Telegram: @CryptoRzz 获取
    private static final String BASE_URL = "https://api.stocktv.top/futures";
    private final OkHttpClient client = new OkHttpClient();

    /**
     * 获取黄金白银等期货最新行情
     */
    public String getFuturesMarket() throws Exception {
        // 构建请求,可以增加筛选逻辑
        String url = BASE_URL + "/market?pageSize=20&page=1&key=" + API_KEY;
        
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .get()
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (response.isSuccessful() && response.body() != null) {
                return response.body().string();
            }
            throw new RuntimeException("API请求失败: " + response.code());
        }
    }
}

4. 关键字段解析

字段说明备注
last最新价格黄金/白银的实时成交价
high/low最高价/最低价当日交易区间
chgPct涨跌幅需自行拼接 "%" 符号
time时间戳10位或13位整数

5. 注意事项

  1. Key 获取: 必须联系官方 Telegram 获取有效 Key 才能返回真实数据。
  2. 异常处理: 建议在代码中判断响应体的 code 字段,只有 200 才表示操作成功。
  3. 技术支持: 如果需要更高频率的推送(如秒级波动),该文档支持 WebSocket 接入方式,可向服务商索取 WS 协议文档。

因为 SourceNext 卖的是 3 年版,下面按照 3 年算一下价格

官网目前价格

  • 个人版 3 年 4 x 36 = $144 约 982 RMB
  • 家庭版 3 年 6 x 36 = $216 约 1,473 RMB

打折中(目前只有第一年,假设每年都是这个力度有打折)

  • 个人版 3 年 2.4 x 36 = $86.4 约 589 RMB
  • 家庭版 3 年 3.6 x 36 = $129.6 约 884 RMB

SourceNext 代理店价格

  • 个人版 3 年 新客价 9980 JPY 约 428 RMB
  • 家庭版 3 年 新客价 16980 JPY 约 729 RMB

如果购买过一次(比如 3 年前买过一次)

  • 个人版 3 年 追加购买价 7800 JPY 约 335 RMB
  • 家庭版 3 年 追加购买价 11800 JPY 约 507 RMB

官网上写了 5/13 开始要跟随 1Password 官方进行提价,现在这个(老价格+活动打折+老用户打折)可能是最后一次低价了。

网址(无 AFF ): https://www.sourcenext.com/product/1password/

我已经两次分别提取 3 万美元左右 zabank 手续费 15 美元 汇丰提示 40 美元

所以两次都用了 za 但 za 发现我资金转进后就转出把我每日转账限额设置为 5 万 hkd 了



你们都是用直接汇丰吗 手续费多少



za 有一点不好 就是 它一定要赚汇率差 你账户里有人民币美元都没用 你用它的电子 Visa 卡消费时必须扣港币 这点不如汇丰

百度云官方的 php sdk 最新版本 v0.9.25 2024-08-19
不兼容 php 8.2 (8.2 之前的 php 官方都不维护了)
然后 我提交工单给百度云, 那边回复:“您好,建议使用 php7.x 环境进行调用。”
。。。。。大无语

我一个好久没维护的开源打字网站 https://www.eletypes.com ,一直没有时间直到有了 claude code ,把平时想弄的小玩具 feature 都可以硬塞进去了。
最近加了新功能叫键盘实验室 —— 在浏览器里拖几个点画外壳轮廓,选键帽、调配色,直接看 3D 效果。

另外网站不用注册,无广告,也不赚钱(亏本发电)。就是纯粹觉得好玩做的。
试试看: https://eletypes.com/keyboardlab
首先我试着自己建模的是我手上这把怒 miao 的 cyberboard le smoking 。我觉得这个键盘太帅了,所以就拿他当个 default 。有兴趣的可以一起跟我鼓捣鼓捣别的 layout ,设计。
代码在 https://github.com/gamer-ai/eletype-frontend/ 上,欢迎提 issue 或者 PR 。还是 beta ,很糙,随便玩玩 🎹

[https://imgur.com/a/0vRiKRy]

Cortex Code——Snowflake 的 AI 编码智能体正在快速演进,并越来越多地融入各团队数据从业人员的日常工作中。无论是经验丰富的工程师,还是技术能力相对较弱的构建者,Cortex Code 都能帮助他们更快地将想法落地、投入生产,并自信地实现规模化扩展。

在本次更新中,我们很高兴地宣布,Cortex Code 将进一步扩大其可用性与覆盖范围,同时提升其所能处理的任务规模与多样性。此次发布包含四大更新:Snowsight 中的 Cortex Code 现已全面可用;CLI 现在支持本地 Windows 环境;Agent Teams 能够更轻松地将大型任务拆解为协同并行的子任务;全新的智能体技能则标准化了 Cortex Code 在数据构建方面的辅助方式。

TS Imagine 首席运营官 Thomas Podenski 表示:“Cortex Code 是我们实现‘零代码’目标的核心。由于我们可以直接在 Snowflake 中数据所在的场所工作,它极大地提升了我们的生产力。我们的数据工程师提交的拉取请求数量增加了 5 倍,原本需要三到四天完成的工作,现在只需两到三个小时。”

Snowsight 中的 Cortex Code:为每位 Snowflake 用户提供持久化智能体

对于许多 Snowflake 用户而言,Snowsight 是日常工作的主要场所。如今,每位 Snowflake 用户都可以在其安全且受治理的 Snowflake 环境中,直接使用 Cortex Code。

Cortex Code 作为 Snowflake WorkspacesSnowflake Notebooks 及其他 Snowsight 工作流中的持久化 AI 编码智能体,能够完全感知你在 UI 中的位置、当前处理的数据,并掌握你特定数据目录的最新信息:数据库、模式、表、语义模型等。

这将以有意义的方式改变日常使用体验。团队无需将 AI 辅助视为独立目标,而是可以在实际工作发生的场景中直接使用 Cortex Code:

  • 工作区中的智能体编码:通过对话生成、修改、优化和解释 SQL 及 Python 代码。在应用 AI 建议的更改前,可通过差异视图进行预览,一键修复失败的查询,并在键入时获得上下文感知的内联代码建议;

  • 加速 Snowsight 中的端到端构建:笔记本中开发智能体 ML 工作流,搭建 dbt 管道,为 Snowflake Cortex Analyst 创建语义模型,或协调更广泛的数据工程任务——全部通过自然语言完成;

  • 数据与文档发现:使用自然语言搜索数据库对象、表和列,无需知道确切的名称。获取关于 Snowflake 特性、SQL 语法和最佳实践的回答,这些内容来自官方文档和 Horizon Catalog,包括标签、掩码策略和上下文溯源;

  • 智能体管理与成本管理:通过对话方式查询治理、安全和消费信息——例如识别带有 PII 标签的表、审计角色访问权限、监控信贷消耗,以及精准定位高成本的仓库或查询。

Windows 原生支持:为更多开发团队带来 CLI 能力

此前,Cortex Code CLI 已支持开发者在 VS Code、Cursor 或终端中直接基于企业数据进行开发,无需切换环境。随着本次发布,该体验现已扩展至 Windows 平台。

要在 Windows 上安装 Cortex Code CLI,请在 PowerShell 中执行以下命令:

irm https://ai.snowflake.com/static/cc-scripts/install.ps1 | iex

Cortex Code CLI 旨在简化并自动化基于 Snowflake 及其他数据系统进行端到端开发中的繁琐环节,同时实现以下目标:

智能体团队助力 Cortex Code 处理更大规模、多步骤的复杂任务

智能体团队引入了一个全新的协调层,将 Cortex Code 转变为一个强大的多智能体编排器。它不再局限于逐个处理任务,而是允许用户启动可独立运行的子智能体。这些子智能体能够并行工作,并分别承担特定的任务与角色定位。

主智能体可以启动具有明确角色定义(如研究、编码或测试)的团队成员,并通过共享任务列表对其进行协调。工作可以被分配、更新及并行完成,同时利用依赖关系确保任务按正确顺序执行,并使输出结果在智能体之间顺畅流转。

在整个过程中,用户始终掌握控制权。您可以随时介入任意正在运行的智能体会话,查看进度、响应审批请求或重定向工作,随后再返回主会话,全程不会中断上下文。

新的智能体技能让 Cortex Code 更灵活地适配团队工作流

技能是一组经过打包的指令、上下文与工作流,Cortex Code 可加载这些技能,在 Snowflake 及您的数据技术栈上执行专业数据任务。

可以将其理解为为智能体配备一本专用操作手册——当您询问成本优化、机器学习部署或 Streamlit 样式设计时,对应的技能便会激活,为智能体提供准确的文档、最佳实践与分步指引,使其无需从零开始探索。技能能够在不过多占用每次对话上下文的前提下,确保回复精准且贴合领域需求。以下是我们最新引入的技能:

  • cortex-code-guide:刚接触 Cortex Code?本技能将带您全面了解其各项功能,包括可用命令、会话管理(恢复、分支、回退)、智能体配置、键盘快捷键、MCP 集成,以及在提示词中直接引用 Snowflake 对象的 #table 语法。可将其视为助您快速上手、提升效率的交互式速查手册;

  • developing-with-streamlit:无需切换工作流即可构建、调试并美化 Streamlit 应用。无论是快速搭建仪表盘,还是微调 CSS 与主题样式,本技能均可处理框架搭建、组件模式与部署工作,让您专注于应用的核心功能实现;

  • openflow:按需流转数据。Snowflake Openflow 基于 Snowflake 内置的 NiFi 引擎,帮助您部署连接器、配置复制管道并构建转换流程——全程无需额外部署基础设施;

  • cost-intelligence:精准掌握 Snowflake 支出明细。本技能可呈现积分消耗、仓库成本、存储趋势及预算告警信息,并协助设置资源监视器、提前识别异常情况,避免账单出现意外超支;

  • machine-learning:覆盖 Snowflake 上完整的机器学习生命周期,涵盖训练、注册到推理各环节。支持大规模模型训练、将模型记录至 Snowflake 模型注册表、部署至仓库或容器服务,并进行漂移监测——无需拼凑十几种外部工具即可完成全流程;

  • cortex-ai-functions:直接在 SQL 中执行文本分类、实体抽取、情感分析、文档摘要、内容翻译等任务。本技能帮助您针对具体场景选择合适的 Snowflake Cortex AI 函数,并以最少代码量将其集成到数据管道中。

立即开始体验

打开 Snowsight 即可直接发起对话 —— 无需任何配置。或者获取 CLI 工具(现已支持 Windows),将 Cortex Code 接入您偏好的编辑器或终端。

借助 Cortex Code,加速构建进程。

Snowsight 中试用 Cortex Code,或开启 Snowflake 免费试用

了解更多详情并查阅相关文档

原文地址:https://www.snowflake.com/en/blog/cortex-code-snowsight/

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